# tensorflow1安装

> 作者/来源: UCloud 运营管理员
> 发布时间: 2023-04-25T11:09:00.000Z
> 分类: AI专区
> 标签: GPU, Python
> 原文链接: http://117.50.162.249:3000/yun/articles/411

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# tensorflow1安装

> 来源: https://www.ucloud.cn/yun/130722.html
> 作者: Atom
> 发布日期: 发布于2023-04-25 19:09

TensorFlow是谷歌开发的一个开源的机器学习框架，它提供了一套完整的工具，使得开发者可以更加方便地构建、训练和部署机器学习模型。TensorFlow 1是该框架的早期版本，虽然现在已经有了TensorFlow 2，但是许多早期的项目和教程仍然在使用TensorFlow 1，因此安装和使用它仍然是必要的技能。本文将向您介绍如何在Ubuntu操作系统上安装TensorFlow 1。
1. 确认您的Python版本
TensorFlow 1支持Python 2.7和Python 3.3-3.6版本。在安装TensorFlow之前，请确保您的Python版本符合要求。要检查Python版本，请在终端中运行以下命令：```

python --version

```

如果Python版本不符合要求，则需要升级Python或者安装一个新的Python环境。
2. 安装TensorFlow 1
在Ubuntu系统上，您可以使用pip安装TensorFlow 1。打开终端并运行以下命令：```

pip install tensorflow==1.15

```

此命令将在您的系统上安装TensorFlow 1.15版本。
3. 测试TensorFlow安装
完成安装后，您可以测试TensorFlow是否成功安装。在Python解释器中运行以下命令：```

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

```

如果您看到类似于以下输出，则表示TensorFlow已成功安装并正在运行：```

b"Hello, TensorFlow!"

```

4. 可选步骤：使用GPU加速TensorFlow
如果您的计算机配备了GPU，则可以使用TensorFlow GPU版本来利用GPU加速您的机器学习任务。要使用GPU版本，您需要安装NVIDIA CUDA和cuDNN库。这些库提供了与GPU通信的基本工具。在安装TensorFlow GPU之前，请确保您已正确安装这些库。然后，在终端中运行以下命令：```

pip install tensorflow-gpu==1.15

```

这将安装TensorFlow GPU 1.15版本。
5. 总结
通过遵循以上步骤，您可以在Ubuntu操作系统上安装TensorFlow 1并使用GPU加速您的机器学习任务。安装过程可能会因计算机配置的不同而有所不同，但是这些步骤提供了一个通用的指南来帮助您完成TensorFlow 1的安装。